文章 "运用人工智能实现的 Thomas DeMark 次序 (TD SEQUENTIAL)" - 页 4

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toxic:


那么...请解释一下，比如，我有一个蟾蜍文件，它是一个训练有素的模型吗？有三种方法，没有参考文献，而且方法本身的系数是夏德编码的，但它们需要 5 个芯片，而原来有 15 个，你用的是什么芯片，或者你是如何降低 15->5 的维度的？

如果我只需要运行一个测试，我需要 *.vrm 二进制的吗？


是的，在 toad 和 mkul 中已经有训练好的模型，训练的结果会在最下面指定，同时也会在最下面指定应该使用的输入，将它们代入变量 v0..... 中。vN.不要弄乱顺序，这很重要，每个输入都必须各就各位。vmr 已经明白了 :-))

也就是说，除了建立模型，优化器还会选择要使用的输入。我提供了一个训练文件，其中的输入都是用字母标注的，你可以自行匹配。

 
Mihail Marchukajtes:


是的，在 toad 和 mkul 中，已经训练过的模型和训练的结果都在最下面指定，而且在最下面还指定了应该使用的输入，将它们代入变量 v0.....vN.不要混淆顺序，这很重要，每个输入都必须各就各位。vmr 已经明白了 :-))

也就是说，除了建立模型，优化器还会选择要使用的输入。我提供了一个训练文件，其中的输入用字母标注，您可以自行比较。

我一定是弄错了什么，但到目前为止，结果比随机的要差一点，差了将近 2%。

为了保证实验的纯粹性，你能否提供你测试过的带有特征标签的数据集？你没有运行整个测试集吧？

蟾蜍 -项目 附后。

附加的文件：
vrmtest.zip  524 kb
 
toxic:

我可能弄错了什么，但目前的结果比随机结果稍差，几乎只有 2%。

为了纯粹起见，你能提供带有特征标签的测试集吗？你没有运行整个测试集吧？

Toad - 项目附后。


我承认我没有完全理解帖子的意思。是的，我截取了您发送的 Traine 文件的前 50 行。现在您需要做的是????

我承认，老实说，65000 行我很难运行，但可以接受 100 或 200 行，但只有模型会建到早上。那么需要做什么????

 
Mihail Marchukajtes:


我承认我没有完全理解帖子的意思。是的，我截取了您发送的 Traine 文件的前 50 行。现在我需要做什么????

老实说，我承认 65000 行几乎无法运行，但 100 或 200 行还是可以接受的。所以我们需要做????。

我的准确率是 48.2%。

我需要你检查过的样本，我想了解我是否弄错了。

* 泛化能力的灵敏度：82.92682926829268%* 泛化能力的特异度：47.82608695652174% * 泛化能力：70.3125%* 真阳性：34 * 假阳性：7* 真阴性：11 * 假阴性：12 * 统计样本中的总模式：64 -它们在哪里????。
String testPath = "vrmtest/test.csv";
double[][] inputs = FileIO.parseCsvFile(testPath, ";", "W","E","R","T","Y","X");
double[][] outputs = FileIO.parseCsvFile(testPath, ";", "V");

double accuracy = 0;
int all = 0;

for (int i = 0; i < inputs.length; i++)
{
    double[] x = inputs[i];
    double[] y = outputs[i];
    int predict = Model.getTernaryClassificator(x[0], x[1], x[2], x[3], x[4], x[5]);

    if (predict!=0)
    {
        if (predict*y[0] > 0) accuracy++;
        all++;
    }
}

accuracy = accuracy / all;
System.out.println(accuracy);
 
toxic:

我的准确率是 48.2%。

我需要你检查过的样本，我想知道我到底有没有弄错。


MMMM。问题是，我发送的训练文件分为两个样本，一个用于测试，另一个用于测试。每次都是随机划分的，这里你需要看看优化器本身，划分样本后，训练和测试都在选定的区域进行。对于分类任务来说，模式到达的顺序并不重要。据我所知，它最多可以进行 100 次分割，我记得尤里说过。也就是说，我上传了一个包含 50 个数据的文件，它把这些数据分成两部分并训练出结果，然后再分成两部分，等等。你需要在这里 阅读它的说明，其中有一节是关于如何分割样本的。你可能会把它分成两半，50% 在开头，测试在结尾，但事实并非如此。训练样本是根据不同的原则分割的，而不是根据到达时间。对于预测任务来说，模式到达的顺序非常重要。而对于分类任务来说，这并不重要。

所以是这样的.....Hm....

Метод Брауна-Робинсон-Решетова - Векторная машина Решетова
  • sites.google.com
Метод Брауна-Робинсон является наиболее старым (1951 г.) алгоритмом итеративного решения минимаксных задач, представленных в виде платёжных матриц. При этом он является методом поиска решения с оппонентом и способностью авторедукции доминируемых строк и столбцов. Однако, ему присущи ряд недостатков: Несоответствие решения аксиоматике вектора...
 
问题是，我的优化程序是 14 版，是他的最新版本。老实说，无论发生什么，我都担心雷谢托夫会消失。而且有人怀疑，这个项目 存在错误，或者没有完成。尤里突然失踪了。因此，我很难谈论优化器内部的实施情况。我是 NS 的用户，不是开发人员。对我来说，重要的是准备数据、选择输出和配置系统。我还没有分析过内部代码，尽管我对此很感兴趣。我想在不久的将来，我会开始分析他的项目。关于样本分离的问题还没有定论，但如果能在样本之外看到模型的结果，就会很有意思，正如他们所说的那样，而且已经在这一部分看到了统计数据。在网络没有看到的数据上。有趣的是
 
Mihail Marchukajtes:
但如果能在样本之外，进一步看到模型的工作结果，如他们所说，看到这部分的统计数据，那将会很有意思。网络还没有看到的数据。这才是有趣的地方。
好了，我已经在上面发布了这个项目，你可以看看结果如何。
 

亲爱的同事们，是否有可能在 neuronka 中制作并检查 1 个模式，看看它是什么样子的，一般会有什么结果，这将会很有趣。如果有可能，我将发布一个简单的图表，其中将清楚地显示模式数字，当然它适用于任何市场和货币对。如果可以，我将向您发送一个屏幕，如果它可以在主要货币对上运行，也可以在您使用的版本 5 或 4 上运行 neuronka。

 
Vizard_:

正面 -
有毒数据集 -
趋势=67.1%。测试=67%。

哦！这已经是事实了！甚至比我的还多 1.3%）））。但是，我记得你和在numerai 上超过了我，敬佩你，你知道)))))。

我希望你不是在 50 个样本上学会的？否则我不会睡着))))。

 
Vizard_:
并多次警告他们)))) ------ 在前面- 在数据集有毒- trend=67.1%。 test=67%。




这只是一个假设。而使用软件的危险总是意味着这样。尝试训练你的人工智能，但要遵循上述建议。没什么好猜的。只需使用 Sequenta，保存输入数据，然后训练你的人工智能，看看用其他人工智能训练出来的结果会更有趣。
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